一种混沌神经网络在图像压缩中的应用

摘要

本文介绍了神经网络在图象压缩领域的应用,并且对前馈神经网络模型及其学习算法进行改进.在改进的模型中,隐层的每个神经元都附加上一个基于Logistic映射的伴随神经元,能够产生混沌现象.同时论述了这种混沌神经网络用于图像压缩的模型、原理、算法及关键技术.并通过仿真实验将这种模型应用于图像压缩中,其中的关键是算法,激活函数和压缩率等参数的选择.在固定压缩率和激活函数的条件下,将这种模型和最常用于图像压缩的标准BP网络模型进行了比较,结果表明这种混沌神经网络在压缩率,失真率等方面性能更好,从而使得重建图像效果更好.